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Python轴承故障诊断 (一)短时傅里叶变换STFT

Python轴承故障诊断 (二)连续小波变换CWT_pyts 小波变换 故障-CSDN博客

Python轴承故障诊断 (三)经验模态分解EMD_轴承诊断 pytorch-CSDN博客

Pytorch-LSTM轴承故障一维信号分类(一)_cwru数据集pytorch训练-CSDN博客

Pytorch-CNN轴承故障一维信号分类(二)-CSDN博客

Pytorch-Transformer轴承故障一维信号分类(三)-CSDN博客

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Python轴承故障诊断 (六)基于EMD-Transformer的故障分类-CSDN博客

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Python轴承故障诊断 (八)基于EMD-CNN-GRU并行模型的故障分类-CSDN博客

基于FFT + CNN - BiGRU-Attention 时域、频域特征注意力融合的轴承故障识别模型-CSDN博客

基于FFT + CNN - Transformer 时域、频域特征融合的轴承故障识别模型-CSDN博客

Python轴承故障诊断 (九)基于VMD+CNN-BiLSTM的故障分类-CSDN博客

包括 完整的CWRU轴承故障数据集， 以及已经生成制作好的一维故障信号数据集、时频图像数据集，对应代码均可以运行

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3.Python轴承故障连续小波变换-代码与时频图像分类

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5.Pytorch-CNN轴承故障一维信号分类

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9.Python基于EMD-Transformer轴承故障分类
10.Python轴承故障诊断 (九)基于VMD+CNN-BiLSTM的故障分类

11.基于FFT + CNN - BiGRU-Attention 时域、频域特征注意力融合的轴承故障识别模型

12.基于FFT + CNN - Transformer 时域、频域特征融合的轴承故障识别模型

时序预测：LSTM、ARIMA、Holt-Winters、SARIMA模型的分析与比较-CSDN博客

风速预测（一）数据集介绍和预处理-CSDN博客

风速预测（二）基于Pytorch的EMD-LSTM模型-CSDN博客

风速预测（三）EMD-LSTM-Attention模型-CSDN博客

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风速预测（六）基于Pytorch的EMD-CNN-GRU并行模型-CSDN博客

CEEMDAN +组合预测模型(BiLSTM-Attention + ARIMA)-CSDN博客

CEEMDAN +组合预测模型(CNN-LSTM + ARIMA)-CSDN博客

CEEMDAN +组合预测模型(Transformer - BiLSTM+ ARIMA)-CSDN博客

 CEEMDAN +组合预测模型(CNN-Transformer + ARIMA)-CSDN博客

多特征变量序列预测(一)——CNN-LSTM风速预测模型-CSDN博客

包括 完整的风速数据集， 以及已经生成制作好的数据集、标签，对应代码均可以运行

包括数据CEEMDAN预处理的代码，和完整 组合预测 模型代码、可视化代码、模型评估代码

环境：python 3.9

任何环境安装或者代码问题，请联系作者沟通交流

1.CEEMDAN +(BiLSTM-Attention+ARIMA)组合预测模型

2.CEEMDAN +组合(CNN-LSTM+ARIMA)预测模型

3.CEEMDAN+(Transformer-BiLSTM+ARIMA)组合预测模型

4.CEEMDAN+(CNN-Transformer+ARIMA)组合预测模型

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